OpenAI представляет Agent Builder и AgentKit: визуальный стек для создания, развёртывания и оценки ИИ-агентов

Компания OpenAI выпустила AgentKit — интегрированную платформу, которая объединяет визуальный конструктор Agent Builder, встраиваемый интерфейс ChatKit UI и расширенные инструменты оценки Evals в единый рабочий процесс для запуска производственных агентов. Запуск включает бета-версию Agent Builder и общедоступные версии остальных компонентов.

Что нового?

Agent Builder (бета-версия) — это визуальный холст для создания многошаговых, мультиагентных рабочих процессов с помощью узлов перетаскивания, коннекторов, ограждений для каждого узла, предварительных запусков, встроенной конфигурации оценки и полной версии. Команды могут начинать с шаблонов или с чистого холста; API ответов обеспечивает выполнение.

С помощью Agent Builder вы можете перетаскивать узлы, подключать инструменты и публиковать свои агентские рабочие процессы с помощью ChatKit и Agents SDK.

Agents SDK — альтернатива холсту для работы с кодом, с типобезопасными библиотеками в Node, Python и Go. OpenAI позиционирует SDK как более быстрый в интеграции, чем ручная оркестрация запросов и инструментов, при этом используя тот же субстрат выполнения (Responses API).

ChatKit (GA) — встраиваемый, настраиваемый под бренд чат-интерфейс для развёртывания агентских интерфейсов в интернете или в приложениях. Он обрабатывает потоковую передачу, потоки и «думающие» пользовательские интерфейсы; на маркетинговой странице показано, как организации используют его для поддержки и внутренних помощников.

Встроенные инструменты и коннекторы. Рабочие процессы агентов могут вызывать веб-поиск, поиск файлов, генерацию изображений, интерпретатор кода, «использование компьютера» и внешние коннекторы, включая серверы Model Context Protocol (MCP) — это сокращает объём связующего кода для общих задач.

Реестр коннекторов (бета-версия) — централизованное административное управление в ChatGPT и API для источников данных, таких как Dropbox, Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams и сторонние MCP. Развёртывание начинается для клиентов с помощью Global Admin Console.

Evals (GA) и оптимизация. Новые возможности включают наборы данных, трассировку оценок для комплексной оценки рабочих процессов, автоматическую оптимизацию запросов и оценку сторонних моделей. OpenAI подчёркивает важность непрерывного измерения для повышения точности задач.

Ценообразование и доступность. OpenAI заявляет, что ChatKit и новые функции Evals доступны в общем доступе; Agent Builder находится в бета-версии. Все они включены в стандартную модель ценообразования API (то есть оплата производится за использование модели/вычислений, а не за отдельные SKU).

Как всё это вписывается в общую картину?

Дизайн: используйте Agent Builder для визуального создания агентов и ограждений или пишите агентов с помощью Agents SDK поверх Responses API.

Развёртывание: встраивайте с помощью ChatKit, чтобы предоставить производственную чат-поверхность без необходимости создания внешнего интерфейса с нуля.

Оптимизация: используйте инструменты Evals (наборы данных, трассировка оценок, оценщики) и меняйте запросы на основе оценённых трассировок.

Как обеспечивается безопасность?

Материалы запуска OpenAI связывают Agent Builder с ограждениями (открытый исходный код, модульность), которые могут обнаруживать взломы, маскировать/помечать личные данные и обеспечивать соблюдение политик на границе узлов/инструментов. Администраторы управляют соединениями и потоками данных через реестр коннекторов, охватывающий как ChatGPT, так и API.

Наши комментарии

Это консолидированный стек: AgentKit объединяет визуальный конструктор Agent Builder для графовых рабочих процессов, встраиваемый интерфейс ChatKit UI и Agents SDK, который работает поверх Responses API; это сокращает индивидуальную оркестрацию и работу с фронтендом, сохраняя при этом оценку в цикле с помощью наборов данных и трассировки оценок.

Наша оценка: ценность заключается в оперативности — версионированные графы узлов, встроенные инструменты (веб/файловый поиск, использование компьютера), управление коннекторами и стандартизированные хуки для оценки — это производственные задачи, для которых ранее требовалась индивидуальная инфраструктура.

1. Какие новые инструменты и возможности предлагает OpenAI для создания и развёртывания ИИ-агентов?

Ответ: OpenAI выпустила AgentKit — интегрированную платформу, которая объединяет визуальный конструктор Agent Builder, встраиваемый интерфейс ChatKit UI и расширенные инструменты оценки Evals. Agent Builder позволяет создавать многошаговые, мультиагентные рабочие процессы с помощью узлов перетаскивания, коннекторов и ограждений для каждого узла. ChatKit — это встраиваемый, настраиваемый под бренд чат-интерфейс для развёртывания агентских интерфейсов в интернете или в приложениях. Evals включает наборы данных, трассировку оценок для комплексной оценки рабочих процессов, автоматическую оптимизацию запросов и оценку сторонних моделей.

2. Какие преимущества предлагает Agent Builder по сравнению с другими методами создания ИИ-агентов?

Ответ: Agent Builder позволяет создавать ИИ-агентов с помощью визуального конструктора, что упрощает процесс разработки. Команды могут начинать с шаблонов или с чистого холста, а API ответов обеспечивает выполнение. Это более быстрый и удобный способ создания агентов по сравнению с ручной оркестрацией запросов и инструментов.

3. Какие возможности предоставляет Agents SDK для работы с ИИ-агентами?

Ответ: Agents SDK — это альтернатива холсту для работы с кодом, с типобезопасными библиотеками в Node, Python и Go. OpenAI позиционирует SDK как более быстрый в интеграции, чем ручная оркестрация запросов и инструментов, при этом используя тот же субстрат выполнения (Responses API). Это позволяет разработчикам быстро и эффективно создавать и развёртывать ИИ-агентов.

4. Какие инструменты и возможности предоставляет ChatKit для встраивания ИИ-агентов в приложения?

Ответ: ChatKit — это встраиваемый, настраиваемый под бренд чат-интерфейс для развёртывания агентских интерфейсов в интернете или в приложениях. Он обрабатывает потоковую передачу, потоки и «думающие» пользовательские интерфейсы. ChatKit позволяет организациям использовать его для поддержки и внутренних помощников, что упрощает внедрение ИИ-агентов в существующие приложения и системы.

5. Какие возможности предоставляет реестр коннекторов для управления источниками данных в ChatGPT?

Ответ: Реестр коннекторов — это централизованное административное управление в ChatGPT и API для источников данных, таких как Dropbox, Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams и сторонние MCP. Развёртывание начинается для клиентов с помощью Global Admin Console. Это упрощает управление соединениями и потоками данных, обеспечивая более эффективное и безопасное использование источников данных в ChatGPT.

Источник